Confronta Dataiku e Domino Enterprise AI Platform 
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Scopri di più su Domino Enterprise AI PlatformRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Dataiku eccelle nella soddisfazione complessiva degli utenti, riflessa nel suo punteggio G2 significativamente più alto rispetto a Domino Enterprise AI Platform. Gli utenti apprezzano l'interfaccia grafica intuitiva della piattaforma, che semplifica la gestione visiva del codice e dei dataset, rendendola una preferita per coloro che cercano di prototipare e lanciare rapidamente i loro progetti.
- Secondo le recensioni verificate, la facilità d'uso di Dataiku è una caratteristica distintiva, con gli utenti che evidenziano come la piattaforma consenta uno sviluppo rapido e l'integrazione dell'IA nei loro ambienti tecnologici. Questo contrasta con Domino, dove sebbene gli utenti trovino l'interfaccia user-friendly, non corrisponde all'esperienza senza soluzione di continuità offerta da Dataiku.
- Gli utenti dicono che il processo di implementazione di Dataiku è notevolmente rapido e semplice, con molti che lodano il wizard di onboarding intuitivo. In confronto, mentre Domino Enterprise AI Platform è flessibile nel connettersi a più fornitori di cloud, alcuni utenti hanno menzionato che la sua configurazione può essere meno diretta.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di Dataiku è altamente valutata, con un punteggio che riflette la sua reattività e disponibilità. Gli utenti hanno espresso soddisfazione per il supporto ricevuto, mentre il supporto di Domino, sebbene ancora buono, non raggiunge lo stesso livello di apprezzamento.
- Gli utenti evidenziano le forti capacità di Dataiku nell'addestramento e nel deployment dei modelli, che sono cruciali per i progetti di data science. Apprezzano le funzionalità che consentono iterazioni e test rapidi. D'altra parte, mentre Domino offre anche funzionalità robuste di addestramento dei modelli, alcuni utenti sentono che l'esperienza complessiva non è fluida come quella di Dataiku.
- Secondo il feedback recente, la scalabilità di Dataiku è un vantaggio significativo, con gli utenti che notano che può gestire efficacemente le crescenti esigenze di dati. Al contrario, mentre Domino si comporta bene anche in termini di scalabilità, alcuni utenti hanno indicato che potrebbe non essere così reattivo alle richieste di scalabilità rapida come Dataiku.
Dataiku vs Domino Enterprise AI Platform
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Dataiku più facile da usare e configurare. Tuttavia, Domino Enterprise AI Platform è più facile da amministrare. I recensori hanno concordato che entrambi i fornitori rendano ugualmente facile fare affari nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Dataiku soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Domino Enterprise AI Platform.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Dataiku sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Dataiku e Domino Enterprise AI Platform hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
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- Preparazione Dati Visiva & AutoML
- Preparazione Dati & ML con Codice Completo (Python, R)
- La Rete LLM
Domino Enterprise AI Platform
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Dataiku
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Domino Enterprise AI Platform
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
172
8.4
22
Facilità d'uso
8.7
171
8.4
22
Facilità di installazione
8.1
133
7.8
9
Facilità di amministrazione
8.0
61
8.1
6
Qualità del supporto
8.6
157
8.1
20
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
61
8.6
6
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
168
9.0
23
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
7.8
76
Dati insufficienti
7.7
75
Dati insufficienti
7.5
76
Dati insufficienti
7.5
74
Dati insufficienti
7.6
76
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.7
65
Dati insufficienti
8.2
63
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
8.6
62
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.7
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
50
Dati insufficienti
8.0
50
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Self Service
8.2
75
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.4
74
Dati insufficienti
7.9
74
Dati insufficienti
8.7
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.4
74
Dati insufficienti
7.8
75
Dati insufficienti
8.0
74
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
15
8.6
7
8.7
15
8.3
7
8.6
15
7.1
7
8.9
15
6.4
7
9.0
15
8.1
7
Distribuzione
7.8
12
9.0
7
8.5
13
8.6
7
8.5
13
8.6
7
8.8
13
8.1
7
8.8
13
8.8
7
Gestione
7.6
13
7.8
6
8.5
13
8.6
6
8.3
13
8.9
6
7.8
13
8.6
7
Operazioni
8.5
13
8.6
6
8.3
13
8.3
6
8.8
13
8.6
6
Gestione
7.5
12
8.6
6
8.5
13
9.3
5
7.9
13
8.3
6
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
86
8.2
17
Sistema
8.6
75
8.1
15
Sviluppo del Modello
8.4
78
8.5
17
8.8
77
Funzionalità non disponibile
8.6
78
8.1
17
8.5
77
8.6
17
Sviluppo del modello
8.5
77
8.2
14
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
8.4
16
8.1
74
8.7
17
7.9
73
8.3
16
7.9
72
8.3
17
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
8.2
14
7.9
69
8.2
14
Distribuzione
8.1
74
8.2
17
8.2
77
8.6
17
8.3
76
8.1
17
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
7.6
7
8.0
60
7.6
7
7.7
59
7.6
7
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agenti AI per le operazioni aziendaliNascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Risposte
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Autonomia - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.5
23
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
18
Dati insufficienti
7.6
19
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
17
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.5
17
Dati insufficienti
7.8
19
Dati insufficienti
7.5
17
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
16
Dati insufficienti
7.4
16
Dati insufficienti
7.7
16
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.3
17
Dati insufficienti
7.1
16
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
8.0
28
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.5
11
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Orchestrazione AINascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.2
35
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.5
37
Dati insufficienti
8.8
37
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
35
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
8.6
36
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
20
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.5
44
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
Connettività
8.2
38
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.7
41
Dati insufficienti
8.9
44
Dati insufficienti
Operazioni
8.1
42
Dati insufficienti
9.1
41
Dati insufficienti
8.7
40
Dati insufficienti
8.6
40
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Agente AI - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Dataiku e Domino Enterprise AI Platform sono categorizzati comePiattaforme MLOps e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Dataiku è categorizzato comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice, Orchestrazione AI, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, AWS Marketplace, Analisi dei Big Data, Apprendimento automatico, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Agenti AI per le operazioni aziendali
Domino Enterprise AI Platform non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Domino Enterprise AI Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Servizi Finanziari
14.8%
Prodotti farmaceutici
7.4%
Vendita al dettaglio
5.7%
Produzione
5.1%
Consulenza
5.1%
Altro
61.9%
Software per computer
25.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.5%
Consulenza
7.4%
Vendita al dettaglio
7.4%
Assicurazione
7.4%
Altro
33.3%
Alternative
Discussioni
Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?
2 Commenti
PB
Ciao,
DSS è un software on-premise, ma forniamo anche un'immagine Amazon e Docker se desiderato. Puoi provare DSS sul tuo computer gratuitamente scaricando...Leggi di più
Quali metodi di visualizzazione dei dati e di reportistica supporti?
2 Commenti
Risposta ufficiale da Dataiku
Dataiku supporta una serie di strumenti per coinvolgere le parti interessate e i membri del team, tra cui:
- 25 tipi di grafici interattivi
- Dashboard che...Leggi di più
Posso testare Data Science Studio?
1 Commento
PB
Ciao,
Innanzitutto, grazie per il tuo interesse. Puoi provare DSS gratuitamente sul sito di Dataiku (www.dataiku.com/try). Puoi scaricare la Community...Leggi di più
Integrazione di Domino
1 Commento
Risposta ufficiale da Domino Enterprise AI Platform
Assolutamente – per favore visita https://docs.dominodatalab.com/en/latest/api_guide/f35c19/api-guide/Leggi di più
Domino è un IDE?
1 Commento
Risposta ufficiale da Domino Enterprise AI Platform
No. Domino è una piattaforma di data science e MLOps aziendale che consente ai data scientist di installare una varietà di IDE come JupyterLab, R Studio,...Leggi di più
Che cos'è il machine learning di Domino?
1 Commento
Risposta ufficiale da Domino Enterprise AI Platform
Domino supporta una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico, dall'apprendimento supervisionato e non supervisionato, all'apprendimento per...Leggi di più
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